--- title: "Reha-Entlassungsbericht anonymisieren: Peer Review, QS und Forschung" description: "Welche Angaben im Reha-Entlassungsbericht für das DRV-Peer-Review geschwärzt werden und warum Qualitätssicherung und Forschung eigene Prüfungen brauchen." author: "Martin Meng" canonical: "https://veronto.de/wissen/reha-entlassungsbericht-anonymisieren" --- # Reha-Entlassungsbericht anonymisieren: Peer Review, QS und Forschung Für das Peer Review der Deutschen Rentenversicherung werden Reha-Entlassungsberichte anonymisiert. Eine öffentliche DRV-Unterlage nennt die Schwärzung aller Namen und Identifizierungsdaten von Versicherten, weiteren Personen und Reha-Fachabteilungen. QS-Nummern dienen als Pseudonyme für Fachabteilungen und Peers. Diese Vorgaben tragen den beschriebenen Peer-Review-Prozess. Interne Qualitätssicherung und Forschung haben andere Zwecke, Empfänger und Rechtsgrundlagen und brauchen deshalb eine eigene Bewertung. ## Aktueller Produktstand bei veronto Die Browserdemo von veronto redact zeigt eine begrenzte Erkennungsvorarbeit an Beispieldaten. Für beliebige Dokumente und einen vollständigen produktiven Ablauf ist das noch kein Nachweis. [veronto redact ansehen](https://veronto.de/redact). Ein Reha-Entlassungsbericht enthält Anamnese, Diagnosen, Befunde, Therapien, Nachsorgeempfehlungen und eine sozialmedizinische Leistungsbeurteilung. Namen zu entfernen ist der leichte Teil. Eine seltene Tätigkeit, ein genauer Unfalltag und eine kleine Fachabteilung können die Person oder Einrichtung trotzdem erkennbar machen. Die passende Bearbeitung hängt vom Zweck ab. Für das DRV-Peer-Review gibt es konkrete öffentlich zugängliche Vorgaben. Wer denselben Bericht intern zur Qualitätssicherung oder in einem Forschungsprojekt verwenden will, muss den neuen Zweck und den Empfängerkreis gesondert prüfen.
Drei sich überschneidende Gruppen für seltenen Beruf, kleinen Ort und genauen Ereignistag zeigen eine Person in ihrer gemeinsamen Schnittmenge.
Synthetisches Beispiel ohne reale Fallzahlen: Eine Merkmalskombination kann stärker identifizieren als jede einzelne Angabe. Nur den Namen zu entfernen reicht dann nicht.
## Was verlangt die DRV für das Peer Review? Beim Peer Review begutachten geschulte Ärztinnen und Ärzte anderer Einrichtungen Reha-Entlassungsberichte und Wochentherapiepläne mit einer standardisierten Checkliste. Die [DRV-Information für künftige Peers](https://www.deutsche-rentenversicherung.de/SharedDocs/Downloads/DE/Experten/infos_reha_einrichtungen/quali_peer_review/meldung_als_kuenftiger_gutachter.pdf?__blob=publicationFile&v=2) nennt dafür folgende Datenschutzmaßnahmen: | Bestandteil | Öffentlich beschriebene Maßnahme | Einordnung | |---|---|---| | Versicherte Person | alle Namen und Identifizierungsdaten schwärzen | direkte Zuordnung verhindern | | Andere Personen | alle Namen und Identifizierungsdaten schwärzen | Angehörige, Behandelnde und weitere Dritte schützen | | Reha-Fachabteilung | Identifizierungsdaten schwärzen | Rückschluss auf die geprüfte Fachabteilung begrenzen | | Fachabteilungen und Peers | QS-Nummern verwenden | Beteiligte kontrolliert zuordnen | | Begutachtung | Checklisten unter QS-Nummern erfassen und auswerten | Namen aus der statistischen Auswertung heraushalten | Die DRV bezeichnet die QS-Nummer ausdrücklich als Pseudonym für Fachabteilungen und Peers, nicht als anonyme Patientenkennung. Eine Zuordnung bleibt innerhalb des Verfahrens möglich. Deshalb darf die QS-Nummer nicht mit rechtlicher Anonymität des gesamten Berichts gleichgesetzt werden. Die [Quellenmatrix zur Reha-Anonymisierung](https://veronto.de/daten/reha-entlassungsberichte-anonymisierung) trennt die öffentlich beschriebenen Vorgaben von offenen Umsetzungsfragen. ## Wo beginnt die schwierige Prüfung im Freitext? Die öffentliche DRV-Unterlage ist bei direkten Namen und Identifizierungsdaten klar. Sie enthält jedoch keine vollständige Regel für jede indirekte Identifizierung in medizinischem Freitext. Dafür müssen Betreiber eine eigene, dokumentierte Prüftiefe festlegen. | Angabe | Beispiel | Mögliche Behandlung | Fachliche Kontrollfrage | |---|---|---|---| | Versicherungs- und Fallbezug | Versicherungsnummer, Fallnummer, Aktenzeichen | entfernen oder pseudonymisieren | Kann der Empfänger auf passende Bestandssysteme zugreifen? | | Einrichtung | Klinik, Ort, Station, Fachabteilung | entfernen, generalisieren oder pseudonymisieren | Bleibt die Behandlung fachlich verständlich? | | Dritte | Behandelnde, Arbeitgeber, Angehörige, Zeugen | entfernen oder durch Rollen ersetzen | Ist die konkrete Person für die Begutachtung nötig? | | Zeit | Aufnahme, Entlassung, Unfall, Therapietag | verallgemeinern oder relativ ausdrücken | Müssen Reihenfolge und Abstand erhalten bleiben? | | Beruf und Ort | kleine Gemeinde, seltene Tätigkeit | auf eine größere Gruppe verallgemeinern | Entsteht zusammen mit Diagnose und Ereignis ein eindeutiges Profil? | | Gesundheitsverlauf | seltene Diagnose, ungewöhnliche Komplikation | fachlich abwägen und gegebenenfalls abstrahieren | Würde die Änderung das Bewertungsergebnis verfälschen? | | Datei und Anlagen | Dateiname, OCR, Kommentar, Fremdbefund, Metadaten | gesondert prüfen | Trägt die technische Ausgabe entfernte Angaben weiter? | Anonymität ist damit eine Aussage über das Ergebnis im konkreten Kontext. Sie folgt nicht automatisch aus einer Liste geschwärzter Felder. Der Unterschied zwischen [Anonymisierung und Pseudonymisierung](https://veronto.de/wissen/glossar/anonymisierung) ist besonders wichtig, wenn die empfangende Stelle Vergleichsdaten oder weiteres Fallwissen besitzt. ## Wie kann eine verständliche Fassung aussehen? Das folgende Beispiel ist vollständig erfunden. Es zeigt die Abwägung zwischen fachlichem Gehalt und indirekter Identifizierung. Es ist keine DRV-Vorgabe und keine allgemeingültige Schwärzregel. | Stelle im Bericht | Vor der Bearbeitung | Mögliche Fassung für einen festgelegten Peer-Empfängerkreis | |---|---|---| | Person und Ereignis | „Lara Stein, 52, einzige Seilbahntechnikerin in Beispielort, Sturz am 3. Februar 2026“ | „Patientin mittleren Alters, technische Tätigkeit, Arbeitsunfall Anfang 2026“ | | Einrichtung | „Station 3 der Reha-Klinik Beispielhöhe“ | „somatische Reha-Fachabteilung [QS-Nummer]“ | | Behandler | „Dr. Jonas Muster ordnete … an“ | „der behandelnde Arzt ordnete … an“ | | Verlauf | „Nach 18 Tagen Gehstrecke von 200 auf 800 Meter gesteigert“ | kann erhalten bleiben, wenn diese Werte für die fachliche Bewertung nötig sind | Im echten Fall kann schon die verallgemeinerte Fassung zu viel verraten. Das hängt von Fallzahl, Region, Empfängerwissen und weiteren Berichten ab. Eine fachkundige Person muss außerdem prüfen, ob die medizinische und sozialmedizinische Aussage erhalten bleibt. ## Peer Review, interne QS und Forschung sind drei verschiedene Vorgänge ### Peer Review der DRV Hier tragen die beschriebenen Verfahrensregeln der DRV: zufällig ausgewählte Berichte, externe Peers, Checkliste, Schwärzungen und QS-Nummern. Der konkrete Betreiber muss die vollständige technische und organisatorische Umsetzung trotzdem dokumentieren. ### Interne Qualitätssicherung Innerhalb einer Einrichtung können andere Personen Zugriff auf Patienten- oder Beschäftigtendaten haben als ein externer Peer. Zweck, Rollen, Zugriffsrechte, Rechtsgrundlage und benötigter Detaillierungsgrad sind deshalb eigens festzulegen. Die DRV-Regel für externe Peer-Unterlagen ist keine automatische Freigabe für interne Auswertungen. ### Forschung Bei personenbezogenen Daten braucht ein Forschungsprojekt einen klar bestimmten Forschungszweck, eine Rechtsgrundlage, einen Empfängerkreis und passende Garantien. Für Gesundheitsdaten ist zusätzlich Art. 9 DSGVO zu beachten. Diese Anforderungen folgen aus der [DSGVO, insbesondere Art. 5, 6 und 9 sowie Erwägungsgrund 26](https://www.bfdi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/Broschueren/INFO1.pdf?__blob=publicationFile&v=61), nicht aus der Peer-Review-Unterlage. Pseudonymisierung kann dabei eine Schutzmaßnahme sein. Ob eine Fassung anonym ist, hängt von den Identifizierungsmitteln der Forschenden, verknüpfbaren Datenbeständen und dem Projektkontext ab. Eine Peer-Review-Fassung darf daher nicht ungeprüft als Forschungsdatensatz weiterverwendet werden. Auch die [Herausgabe einer Patientenakte](https://veronto.de/wissen/patientenakte-herausgeben-schwaerzen) gehört nicht in diesen Ablauf. Der Patient soll seine eigenen Informationen erhalten; bei einer Peer-Fassung soll gerade die Zuordnung im festgelegten Verfahren begrenzt werden. ## Wie läuft die Aufbereitung praktisch ab? 1. Zweck und Empfängerkreis eindeutig benennen. 2. Bericht, Wochentherapieplan, Anlagen, Dateinamen und Metadaten in den Auftrag aufnehmen. 3. Direkte Identifikatoren und Einrichtungsangaben nach der geltenden Vorgabe behandeln. 4. QS-Nummern und weitere Pseudonyme konsistent anwenden. 5. Zeit, Ort, Beruf, seltene Diagnosen und Ereignisse im Zusammenhang prüfen. 6. Medizinische und sozialmedizinische Aussage fachlich gegenlesen. 7. Export auf Textlayer, OCR, Kommentare, Dateinamen und Metadaten kontrollieren. 8. Policy, Version, Prüfer, Grenzfälle, Restrisiko und Freigabe dokumentieren. Ändert sich der Zweck oder der Empfängerkreis, beginnt die Kontextprüfung erneut. Für die direkte Dokumentbearbeitung führt der Produktweg zu [redact](https://veronto.de/redact). Die Browserdemo veranschaulicht diesen Arbeitsschritt. Sie ersetzt weder die fachliche Kontrolle des medizinischen Gehalts noch den Nachweis, dass eine Fassung für einen konkreten Empfänger tatsächlich anonym ist. ## Was ändert KTL 2025? Nach den [aktuellen Fragen und Antworten der Deutschen Rentenversicherung zur KTL 2025](https://www.deutsche-rentenversicherung.de/SharedDocs/FAQ/reha-quali-sicherung/ktl/4-aktualisierte-ktl-2025/aktualisierte-ktl-2025-liste?nn=6a097dd8ca84ce5471c19ad2) löst KTL 2025 die KTL 2015 zum 1. Januar 2027 ab. Maßgeblich ist das Entlassungsdatum im Bericht, nicht der Beginn der Rehabilitation. | Entlassung | Maßgebliche Fassung | |---|---| | Bis 31. Dezember 2026 | KTL 2015 | | Ab 1. Januar 2027 | KTL 2025, auch bei Beginn der Rehabilitation im Jahr 2026 | Für die Dokumentbearbeitung sollten deshalb KTL-Version und Entlassungsdatum im Auftrag stehen. So bleiben Feldregeln, Prüfhinweise und Nachweise der richtigen Berichtsfassung zugeordnet. ## Quellen und Stand Redaktioneller Stand: 8. September 2026. Die Aussagen zum Peer Review wurden anhand der verlinkten öffentlichen DRV-Unterlagen geprüft. Interne Arbeitsanweisungen können zusätzliche Anforderungen enthalten. Die DSGVO wurde mit der amtlichen BfDI-Wiedergabe, Stand März 2026, abgeglichen. Forschung wird als eigener Vorgang eingeordnet und nicht aus der Peer-Review-Unterlage abgeleitet. Neue DRV-Verfahrensunterlagen, eine geänderte KTL-Einführung oder ein anderer Empfängerkreis sind Anlässe für eine Aktualisierung. - [Deutsche Rentenversicherung: Peer Review der medizinischen Rehabilitation](https://www.deutsche-rentenversicherung.de/DRV/DE/Experten/Infos-fuer-Reha-Einrichtungen/Grundlagen-und-Anforderungen/Reha-Qualitaetssicherung/peer_review.html) - [Deutsche Rentenversicherung: Hinweise für künftige Peers und Datenschutzmaßnahmen](https://www.deutsche-rentenversicherung.de/SharedDocs/Downloads/DE/Experten/infos_reha_einrichtungen/quali_peer_review/meldung_als_kuenftiger_gutachter.pdf?__blob=publicationFile&v=2) - [Deutsche Rentenversicherung: FAQ zum Peer Review](https://www.deutsche-rentenversicherung.de/SharedDocs/Downloads/DE/Experten/infos_reha_einrichtungen/quali_allgemein/faq-peer-review.pdf?__blob=publicationFile&v=2) - [Deutsche Rentenversicherung: Fragen zur aktualisierten KTL 2025](https://www.deutsche-rentenversicherung.de/SharedDocs/FAQ/reha-quali-sicherung/ktl/4-aktualisierte-ktl-2025/aktualisierte-ktl-2025-liste?nn=6a097dd8ca84ce5471c19ad2) - [DSGVO, amtliche Wiedergabe der BfDI](https://www.bfdi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/Broschueren/INFO1.pdf?__blob=publicationFile&v=61)